Feature engineering through two-level genetic algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning models are widely used for their high predictive performance, but often lack interpretability. Traditional machine learning methods, such as logistic regression and ensemble models, offer greater interpretability but typically have lower predictive capacity. Feature engineering can enhance the performance of interpretable models by identifying features that optimize classification. However, existing feature engineering methods face limitations: (1) they usually do not apply non-linear transformations to features, ignoring the benefits of non-linear spaces; (2) they usually perform feature selection only once, failing to reduce uncertainty through repeated experiments; and (3) traditional methods like minimum redundancy maximum relevance (mRMR) require additional hyperparameters to define the number of selected features. To address these issues, this study proposed a hierarchical two-level feature engineering approach. In the first level, relevant features were identified using multiple bootstrapped training sets. For each training set, the features were expanded using seven non-linear transformation functions, and the minimum feature set maximizing ensemble model performance was selected using the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II). In the second level, candidate feature sets were aggregated using two strategies. We evaluated our approach on twelve datasets from various fields, achieving an average F1 score improvement of 1.5% while reducing the feature set size by 54.5%. Moreover, our approach outperformed or matched traditional filter-based methods. Our approach is available through a Python library ( feature-gen ), enabling others to benefit from this tool. This study highlights the utility of evolutionary algorithms to generate feature sets that enhance the performance of interpretable machine learning models.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».